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16款Stable Diffusion插件推荐,让SD小白快速上手_stable diffusion 常用插件

stable diffusion 常用插件

随着 Stable Diffusion 的不断进化,越来越多的开发者加入到插件开发的行列中。大家都知道网上虽然教程多,但非常碎片,一个个学习和查阅真的非常耗时,感觉每天都在烧脑。如果你是SD小白或者是小懒猫,又想快速上手使用 Stable Diffusion 插件,那么这篇文章就非常适合你了!因为这是以设计师日常应用的角度出发,从推荐指数、易上手程度、使用频率三个维度来测评。下面会附赠下载地址!

希望这篇文章能够帮助大家更好地了解 Stable Diffusion 插件。

1.prompt-all-in-one提示词翻译补全(自动翻译)

推荐指数: ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

易上手程度: ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率: ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

能做什么:prompt-all-in-one提示词翻译补全可以帮助英文不好的用户,快速弥补英文短板。其中包含,中文输入自动转英文、自动保存使用描述词、描述词历史记录、快速修改权重、收藏常用描述词、翻译接口可以多种选择、一键粘贴删除描述词等。

扩展地址:https://github.com/Physton/sd-webui-prompt-all-in-one 或者请看文末获取

2. SixGod提示词插件

推荐指数: ⭐️⭐️⭐️⭐️


易上手程度: ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率: ⭐️⭐️⭐️⭐️

能做什么:SixGod提示词插件可以帮助用户快速生成逼真、有创意的图像。其中包含,清空正向提示词”和“清空负向提示词、提示词起手式包含人物、服饰、人物发型等各个维度的提示词、一键清除正面提示词与负面提示词、随机灵感关键词、提示词分类组合随机、动态随机语法等。

扩展地址:https://github.com/thisjam/sd-webui-oldsix-prompt 或者请看文末获取

3. After Detailer人脸及手部修复插件

推荐指数: ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

易上手程度: ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率: ⭐️⭐️⭐️⭐️

能做什么:After Detailer 是一款强大的图像编辑工具,可用于修复和编辑图像。自动修复图像中的瑕疵 ,无论是2D还是真实的人脸及手部都可以通过识别面部/人物/手部并自动对其进行mask和重绘的工具,可以通过调整参数去改变识别的对象和识别区域的大小及位置等。

扩展地址:https://github.com/Bing-su/adetailer 或者请看文末获取

4. Tagger提示词反推

推荐指数: ⭐️⭐️⭐️

易上手程度: ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率: ⭐️⭐️

能做什么:Tagger 提示词反推可以从任意图片中提取。帮助理解图像的内容、创建创意图像、分析图像数据。

扩展地址:https://github.com/pythongosssComfyUI-WD14-Tagger?tab=readme-ov-file 或者请看文末获取

5. Inpaint Anything蒙版换装换脸

推荐指数: ⭐️⭐️⭐️⭐️

易上手程度: ⭐️⭐️⭐️

使用频率: ⭐️⭐️

能做什么:Inpaint Anything 是一款强大的图像编辑工具,可用于删除和替换图像中的任何内容。它使用人工智能来自动识别和修复图像中的缺陷,无需使用遮罩。删除图像中的不需要的对象或瑕疵、修复图像中的损坏或损坏、替换图像中的对象或背景、创建创意图像效果。

扩展地址:https://github.com/Uminosachi/sd-webui-inpaint-anything 或者请看文末获取

6. Segment Anything识别分割图片中的物体

推荐指数: ⭐️⭐️⭐️

易上手程度: ⭐️⭐️

使用频率: ⭐️

能做什么:Segment Anything 是一款强大的图像分割工具,可用于自动识别和分割图像中的不同对象。类似于controlnet中的SEG语义分割,但Segment Anything是功能更强大、准确性更高、易用性也更高的图像分割工具。但学习成本更高。

扩展地址:https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git 或者请看文末获取

7. ultimate SD upscale图片放大

推荐指数: ⭐️⭐️⭐️⭐️

易上手程度: ⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率: ⭐️⭐️⭐️⭐️

能做什么:Ultimate SD Upscale 是一款强大的图像超分辨率工具,可用于将低分辨率图像提升到高分辨率、减少噪声和模糊。Ultimate SD Upscale 使用的超分辨率模型是基于深度学习的,因此具有较高的准确性。

扩展地址:https://github.com/Coyote-A/ultimate-upscale-for-automatic1111.git 或者请看文末获取

8. Tiled Diffusion

推荐指数: ⭐️⭐️⭐️

易上手程度: ⭐️⭐️

使用频率: ⭐️⭐️⭐️

能做什么:Tiled Diffusion同样是图像超分辨率、修复图像瑕疵的工具。Tiled Diffusion适合小显存,速度更快,细节添加更可控,也不容易崩坏。

扩展地址:https://github.com/pkuliyi2015/multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 或者请看文末获取

9. 4x-UltraSharp高清修复放大算法

推荐指数: ⭐️

易上手程度: ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率: ⭐️⭐️

能做什么:4x-UltraSharp 也是一款图像超分辨率工具,可用于将低分辨率图像提升到高分辨率。纯放大,无细节添加,最大可达 4 倍。

扩展下载请看文末获取

Q:上面三款同样都是放大工具,三者的区别,哪款更好?

A:本人用Ultimate SD Upscale最多,因为它相对更有发挥空间。而Tiled Diffusion是可以让图片看起来更逼真。4x-UltraSharp简单方便。可以结合自身需求来选择使用。

10. Additional Networks

推荐指数: ⭐️⭐️

易上手程度: ⭐️

使用频率: ⭐️

能做什么:Additional Networks 是一个由 Google AI 开发的插件,可用于模型中添加额外的LoRA,也可帮我们控制多个LoRA模型生成混合风格的图像,从而提升图片的独创性。

扩展地址:https://github.com/kohya-ss/sd-webui-additional-networks.git 或者请看文末获取

11. Image-recognition图片信息识别

推荐指数: ⭐️⭐️⭐️

易上手程度: ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率: ⭐️⭐️⭐️⭐️

能做什么:sd-webui-图片信息识别是一个由 Google AI 开发的开源插件,可基于图片识别模型、图片中的物体、场景、人物等信息,并将其输出为文本。

扩展地址:https://github.com/google/sd-webui-image-recognition 或者请看文末获取

12. Openpose Editor姿态编辑

推荐指数: ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

易上手程度: ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率: ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

能做什么:识别图片中的人物姿态,可以根据需求随意调整人物的姿势,例如武术、手托腮、人物复杂姿态。

13. DWpose手部修复

推荐指数: ⭐️⭐️⭐️⭐️

易上手程度: ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率: ⭐️⭐️⭐️⭐️

能做什么:普通OpenPose模型的强化版,对手部动态识别有更好的理解能力,对复杂的穿插关系的姿态识别表现出众。

扩展地址:https://github.com/IDEA-Research/DWPose 或者请看文末获取

14. IP-Adaper

推荐指数: ⭐️⭐️⭐️

易上手程度: ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率: ⭐️⭐️

能做什么:IP-Adapter 是腾讯的另一个实验室 Tencent AI Lab 研发的控图模型。名称中的 IP 指的是 Image Prompt 图像提示,它和 T2I-Adapter 一样是一款小型模型,用于风格迁移、可理解为垫图。

扩展地址:https://github.com/tencent-ailab/IP-Adapter https://ip-adapter.github.io/ 或者请看文末获取

15. Recolor重新上色

推荐指数: ⭐️⭐️⭐️⭐️

易上手程度: ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

使用频率: ⭐️

能做什么:Recolor 是给图片填充颜色,非常适合修复一些黑白老旧照片和去过色的图片。

16. T2I-Adapter 文生图适配器

推荐指数: ⭐️⭐️⭐️⭐️

易上手程度: ⭐️

使用频率: ⭐️⭐️

能做什么:T2I-Adapter 由腾讯 ARC 实验室和北大视觉信息智能学习实验室联合研发的一款小型模型,它的作用是为各类文生图模型提供额外的控制引导,同时又不会影响原有模型的拓展和生成能力。T2I-Adapter 的特点是体积小,参数级只有 77M,但对图像的控制效果不错。

扩展地址:https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/tree/main/models 或者请看文末获取

写在最后

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